BigQueryの案件一覧

大手鉄道グループのユーザーデータを集約し、 レコメンドや配信を支えるアプリ・データ基盤の設計・開発・運用を支援する案件です。

具体的な業務内容としては下記がございます。
└データ基盤領域の設計～実装～運用(ETL/ELT、データマート構築)
└SQL/Pythonによるデータ処理実装、再実行性・堅牢性を意識した設計(リトライ、差分更新、障害時の切り戻し等)
└パフォーマンス改善(クエリ最適化、テーブル設計、運用負荷の低減)
└ワークフロー/サーバレス(Cloud Functions、Cloud Run、Pub/Sub等)を用いた処理基盤の開発・運用
└IaC(Terraform)やCI/CDを活用した運用改善、変更管理の標準化
└若手メンバーへの技術フォロー、レビュー、手順整備(内製化推進の支援)
└施策要件の整理～仕様の深掘り～技術設計への落とし込み(関係者調整含む)

フェーズ：要件定義～運用

■開発環境■
言語:Python インフラ:GCP その他:Terraform 手法:アジャイル/ウォーターフォール

・長期的に行うリプレイスプロジェクトに参画していただきます。
・担当する画面・機能の設計からテストまでを一貫して行なっていただきます。
・AIを活用し、開発生産性の向上を意識した開発に取り組んでいただきます。
・開発内外の折衝なども必要に応じて行なっていただく予定です。

【主な開発環境・ツール】
・Go
・Next.​js
・Aurora/MySQL
・Redis
・BigQuery
・AWS
・DataDog/newrelic

・Goを用いた開発のご経験1年以上
・RDBでのパフォーマンスを意識したコードを書くことができる
・サーバーサイドをTDD(テスト駆動設計)​で書いたことがある

某大手EC事業会社にて2026年4月以降の体制強化に向けて、
データ分析および業務自動化を担当いただける人材の募集となります。
・SQLを用いた高度なデータ処理・分析業務
・Pythonによる業務効率化スクリプトや自動化ツールの開発・保守
・LLM（ChatGPT等）のAPIを活用した業務改善ツールの提案・実装
・既存システム（BigQuery, DOMO, Kintone等）との連携・基盤構築

【期待する役割】
・データ分析業務の実施だけでなく、Pythonを活用した業務効率化・自動化の推進
・AI技術を活用した業務改善の提案・実装

MLエンジニアとして、事業指標の改善に向けた業務をお願いいたします。
・機械学習基盤の設計・構築(Vertex AI活用)
・レコメンデーションアルゴリズムの選定・実装、運用フローの自動化など
・ビジネスサイドと連携

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Python
・クラウド(サービス)：GCP(Vertex AI・BigQuery・Spanner・Cloud Run)
・構成管理：Terraform
・CI/CD：GitHub Actions
・コミュニケーションツール：Slack・Notion

オンライン決済サービス開発を進める企業様にて、フルスタックエンジニアを募集いたします。
新規開発・既存機能の改修を中心とし、本サービスに関連する設計、開発、運用まで一気通貫で携わっていただきます。

現在8名ほどの少数チームで運営しているため、主体的に裁量を持って進めていただくことを期待しております。

【業務内容】
バックエンド開発・運用(API、Web)
社内運用システムの開発・運用（フロント開発も含む）
サービスの安定性を維持するためのテスト・CI改善
ユーザー(開発者)のサポート

【開発環境】
バックエンド：Python、Pyramid、FastAPI
フロントエンド：TypeScript、Vue.js、Nuxt.js
インフラ：Amazon Web Services（AWS）
データベース：PostgreSQL
CI：CircleCI
ソースコード管理：GitHub
監視：Sentry、Mackerel、New Relic
環境構築：Docker、Docker Compose、Terraform
データ分析：BigQuery、Redash
タスク管理／ドキュメンテーション：Notion